def detect_finger_positions(landmarks, frame):"""检测并标记手指指向和数量:param landmarks: 手部关键点:param frame: 视频帧:return: 伸出的手指数和各手指的指向角度"""h, w, _ = frame.shape# 食指指尖index_finger_tip = (int(landmarks[mp_hands.HandLandmark.INDEX_FINGER_TIP].x * w),int...
#conda activate GestureRecognition #3、安装必要的包 #3.1 安装open-cv #pip install opencv-python #3.2 安装mediapipe #pip install mediapipe #3.3 安装tf #pip install tensorflow #3.4 下载预训练好的文件 #https://techvidvan.s3.amazonaws.com/machine-learning-projects/hand-gesture-recognition-code.zip ...
y2=hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.INDEX_FINGER_PIP].y# 计算食指的斜率和角度(以度为单位)slope=(y2-y1)/(x2-x1)angle=math.atan(slope)*180/math.pi# 根据角度判断食指的方向,并获取对应的反馈信息if(angle>45orangle<-45)andy1>y2:direction=directions["up"]elif(angle>45orang...
for point in hand_landmarks.landmark:x = int(point.x * frame.shape[1])y = int(point.y * frame.shape[0])cv2.circle(frame, (x, y), 5, (0, 255, 0), -1) # 画出关键点cv2.imshow('Gesture Recognition', frame) # 显示结果if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap....
for point in hand_landmarks.landmark: x = int(point.x * frame.shape[1]) y = int(point.y * frame.shape[0]) cv2.circle(frame, (x, y), 5, (0, 255, 0), -1) # 画出关键点 cv2.imshow('Gesture Recognition', frame) # 显示结果 ...
hand_landmarks = landmarks.landmark # 根据手指关键点进行手势识别 # 在这里添加你的手势识别逻辑 # 在图像上绘制手部关键点 mp_drawing.draw_landmarks(frame, landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS) # 显示结果 cv2.imshow('Hand Gesture Recognition', frame) ...
import urllib IMAGE_FILENAMES = ['thumbs_down.jpg', 'victory.jpg', 'thumbs_up.jpg', 'pointing_up.jpg'] import mediapipe as mp from mediapipe.tasks import python from mediapipe.tasks.python import vision import math base_options = python.BaseOptions(model_asset_path='gesture_recognizer.task...
MediaPipe(Python版)を用いて手の姿勢推定を行い、検出したキーポイントを用いて、簡易なMLPでハンドサインとフィンガージェスチャーを認識するサンプルプログラムです。(Estimate hand pose using MediaPipe(Python version). This is a sample program that recognizes h
hand-gesture-recognition-using-mediapipe is under Apache v2 license.About MediaPipe(Python版)を用いて手の姿勢推定を行い、検出したキーポイントを用いて、簡易なMLPでハンドサインとフィンガージェスチャーを認識するサンプルプログラムです。(Estimate hand pose using MediaPipe(Python version). ...
MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架,提供面部识别、手势识别的开源解决方案,支持python和java等语言 手部的识别会返回21个手势坐标点,具体如下图所示 对于mediapipe模块具体见官网 https://google.github.io/mediapipe/solutions/hands 代码 手势识别模块 文件名:HandTrackingModule...